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- Replace the `config.py` module with a new `settings.py` to streamline environment variable management, focusing on database, CORS, and TURN settings. - Update references throughout the backend codebase to use the new `settings` module instead of the deprecated `config`. - Modify the `.env.example` file to reflect the new configuration approach, indicating that model provider credentials should be maintained separately. - Enhance the `AssistantConfig` model to clarify the source of runtime connection information, ensuring it is injected from model resources rather than relying on defaults from the environment. - Introduce new user scripts for audio and video management in the Tampermonkey environment, enhancing WebRTC capabilities.
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# AI Video Assistant — 后端引擎
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参考 [dograh](../dograh),用 **pipecat** 作语音引擎的自建后端。目标是逐步长成
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类 dograh 平台,但**同时支持 WebRTC 和 WS 两种音频输出**。
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## 双输出架构(核心)
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pipecat 把"管线"和"输出方式"解耦:同一条 `STT→LLM→TTS` 管线可挂不同 transport。
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┌─────────────────────────────────┐
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浏览器 ──WebRTC──► /ws/voice ──┤ │
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│ run_pipeline(transport, cfg): │
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自定义/话务 ─WS──► /ws/stream ─┤ input→STT→LLM→TTS→output │
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└─────────────────────────────────┘
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```
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- **WebRTC**(`/ws/voice`):浏览器,低延迟,带 NAT 穿透。`SmallWebRTCTransport`
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- **WS**(`/ws/stream`):裸音频流,服务端/话务/自定义客户端,无 ICE/TURN。`FastAPIWebsocketTransport`
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加第三种输出(如 Twilio 电话)= 在 `services/pipecat/transports.py` 再加一个 `build_xxx_transport` + serializer,管线一行不用改。
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## 目录结构(对齐 dograh 的 `api/`,便于生长)
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```
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ai-video-backend/
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├── app.py # FastAPI 入口,挂路由 + CORS
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├── settings.py # 读 .env,仅存数据库/CORS/TURN 等运行设置
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├── models.py # AssistantConfig(对齐前端 AssistantForm)
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├── routes/ # 一个文件一组端点(对齐 dograh routes/)
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│ ├── health.py
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│ ├── voice_webrtc.py # WebRTC 信令
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│ └── voice_ws.py # WS 裸音频流
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├── services/
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│ └── pipecat/ # 引擎(对齐 dograh services/pipecat/)
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│ ├── service_factory.py # 建 STT/LLM/TTS(按 interface_type 分发)
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│ ├── transports.py # transport 工厂(加输出方式在此)
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│ └── pipeline.py # 管线拼装与运行(transport 无关)
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├── Dockerfile
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├── requirements.txt
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└── .env.example
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# 平台长大后会再加(对齐 dograh):
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# db/ SQLAlchemy 模型 + 会话(助手/对话/向量)
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# schemas/ pydantic 请求响应
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# tasks/ 后台任务(转写、报表)—— 配 redis
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# services/storage.py 录音存储 —— 配 minio
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## 国产栈(全走 OpenAI 兼容,换栈只改 .env)
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| 类型 | 默认 | 接入 |
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| LLM | DeepSeek | 云端直连,只需 key |
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| STT | SenseVoice / FunASR | 本地 OpenAI 兼容转写服务 |
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| TTS | CosyVoice | 本地 OpenAI 兼容 TTS 服务 |
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### 讯飞 ASR / TTS / SuperTTS
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讯飞鉴权直接存入对应 `ModelResource.secrets`，接口参数存入 `ModelResource.values`：
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- 普通语音识别：`interface_type=xfyun-asr`
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- 普通语音合成：`interface_type=xfyun-tts`
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- 超拟人语音合成：`interface_type=xfyun-super-tts`
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- `values.apiUrl` 保存讯飞 WebSocket URL，音色、语速等可选参数也放在 `values`
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- `secrets` 分别保存 `appId`、`apiKey`、`apiSecret`
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## 接口定义驱动的模型注册表
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LLM、ASR、TTS、Embedding、Realtime 使用同一套两层结构：
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```text
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assistant_model_bindings -> model_resources -> interface_definitions
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```
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- `interface_definitions`: 定义具体接入协议、能力和动态表单字段。
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- `model_resources`: 每条资源自带 `values/secrets`，不复用供应商账号。
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- `assistant_model_bindings`: 助手按能力选择模型资源。
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`interface_type` 是具体协议，例如 `xfyun-asr`、`xfyun-tts`、
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`xfyun-super-tts`，后端严格按它选择服务实现，不根据模型 ID 或 URL 猜测。
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API：
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- `/api/interface-definitions`: 前端读取字段定义并动态生成 Dialog。
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- `/api/model-resources`: 统一模型资源 CRUD，敏感字段逐项打码。
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## 本地运行(用 uv,Python 3.12)
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```bash
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cd ai-video/backend
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uv venv # 按 .python-version 用 3.12
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# 阶段 A:只验证存储/CRUD(不装 pipecat,秒级)
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uv pip install fastapi "uvicorn[standard]" sqlalchemy asyncpg greenlet python-dotenv pydantic loguru
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# 阶段 B:做语音时再装全量(含 pipecat,需 3.10+)
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# uv pip install -r requirements.txt
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cp .env.example .env # 只放数据库/CORS/TURN;模型 key 在模型资源里维护
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# 起 Postgres:在 ai-video/ 下 docker compose up -d postgres
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cd ..
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make db-migrate # 首次或表结构变更后执行 Alembic 迁移
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cd backend
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uv run --with-requirements requirements.txt uvicorn app:app --reload --port 8000
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```
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> pipecat 相关代码用**惰性导入**,所以阶段 A 不装 pipecat 也能启动并跑 `/api/*` 与 `/health`;
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> 只有真正连 `/ws/voice`、`/ws/stream` 时才需要全量依赖。
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>
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> 交互式 API 文档:启动后访问 http://localhost:8000/docs(手动戳 CRUD、定 schema 用)。
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## 数据库迁移
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表结构由 Alembic 管理，SQLAlchemy 模型在 `db/models.py`，迁移文件在
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`migrations/versions/`。
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```bash
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cd ai-video
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make db-migrate # 升级到最新版
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make db-revision msg="add xxx" # 根据模型差异生成迁移
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make db-current # 查看当前库版本
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```
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`interface_definitions` 的默认数据由 `services/interface_catalog.py` 维护，并通过
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启动时同步或 `make db-sync-interface-definitions` 写入数据库；模型资源、知识库和助手示例数据继续走 `db/seed_*.sql`。
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## Docker(ai-video/docker-compose.yaml)—— 调试主路径
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api 服务挂了源码 + `--reload`,前端用 npm dev + HMR,改代码都即时生效。
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```bash
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cd ai-video
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docker compose up # 前台起 pg + api(:8000)+ ui(:3030),日志直出
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docker compose up -d # 后台起;看日志 docker compose logs -f api
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docker compose down # 停止全部
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# 可选:对象存储 / 后台任务
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docker compose --profile data up # + rustfs(S3) / redis
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# 可选:公网部署(WebRTC 需 TURN)
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docker compose --profile remote up -d
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```
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> 首次 `up` 会构建 api 镜像(装全量 `requirements.txt`,含 pipecat,较慢)。
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> 之后改 Python 代码靠 `--reload` 热更新,不用重建;只有改 `requirements.txt` 才 `docker compose build api`。
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## 待联调 / TODO
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- [ ] 联调 Pipecat 1.3.0 语音链路与各 OpenAI 兼容服务
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- [ ] 起本地 SenseVoice / CosyVoice 的 OpenAI 兼容服务
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- [x] `realtime` 模式(StepFun StepAudio Realtime)
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- [x] 前端 `DebugVoicePanel` 接 `/ws/voice`(参考 dograh `useWebSocketRTC.tsx`)
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- [ ] 加 DB 后:助手配置入库(目前随请求内联)
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